看到“AI”这2个字，你有没有生理性反感？
如果有，这是“AI疲劳”。
“AI”这个词，现在不是无处不在，而是避无可避了。新闻、视频、文章、聊天，几乎所有的信息角落全都充斥着AI的字样。今年春节期间，发现远在老家的亲戚长辈，都知道打开豆包可以算命；很多大的中的小的企业纷纷开启AI战略，有了AI这个锤子以后，号召员工到处找钉子；自媒体上诸如“AI奇点”、“AI副业”、“终结XX行业”的帖子似乎永远不会凉下来。稍远些的热点还是“死了么”，这段时间Openclaw的火则是越烧越妖：24小时AI员工、AI自有社区（事后还被锤造假）、全民装虾、国家发布安全预警、现在又在付费卸虾···，AI这把火，真的是不断有柴添进去。
我几乎是个重度AI用户，在过去的一年，我用AI玩了产品设计、AI-coding、AI爬数据、AI写文章、AI生音乐、AI生图，甚至第一批跟风手动养了龙虾，曾经热情地追逐过这种一阵接一阵的浪头。但是有一天，当我刷到某个自媒体中的极度夸张标题，忽然心生疲倦和反感。
我们到底要追求什么？
大家似乎都陷入了一种焦虑，一种“不抓住AI就要被时代抛弃”的焦虑。于是我一口气取关了一群充斥着刻意炒作氛围的自媒体。 在这段时间安静下来以后，我也在思考，这种全民狂欢和集体焦虑，到底为什么会这样？
1、AI和以前的热点技术确实不一样
是的，AI和过去“元宇宙”、“数字孪生”、“区块链”等等红极一时的“先进技术”相比，真的很不一样。过去的那些技术，现在基本没有声音了，细想下来，
要么是没有解决真实问题，比如元宇宙，再创一个虚拟世界的成本太高，而且也并没有从底层变革掉人们沟通和生产生活的方式，
要么就是像区块链这种，技术本身一直发展，但是大家都只知道虚拟货币，在中国发挥主要发挥作用的地方在数据、金融、供应链等等，离老百姓太远，存在感太弱。
而反观AI技术，从1956年达特茅斯会议开始，经历了技术寒冬、Transformer架构、大规模预训练的量变以后，已经质变到能带来极大效率提升和认知平权的进步，是切切实实可用的工具。AI的通用性特征，让其在面对用户各类需求时都游刃有余。
比如提效，以AI编程为例，过去我认为手动开发需要1个月工作量的系统功能，1年前使用Vibe-coding时，只花了半个多月，而去年年底使用了spec-coding方法时做了基本类似的模块，从0开始到完全跑通，竟然只花了5个小时！
比如认知平权，过去互联网信息化在一定程度上抹掉了信息差，只要能想到的东西，都可以去查询和获取；但是在认知层面上，前者没法解决的问题在于“人们不知道自己不知道什么”，所以对于想不到的东西就永远想不到，而AI就可以在一定程度上抹掉认知差。
更可怕的是，AI技术也遵循 “加速回报定律” （未来学家Ray Kurzweil提出，指一个更加发达的社会，能够继续发展的能力也更强，发展的速度也更快），技术本身的进步速度还在不断提升，在这个过程中，各类热点是技术的进步本身创造的。
2、战略上需要AI作为弯道超车的发动机
很多技术领域我们充分发挥了后发优势，在与最前沿技术水平不断缩小甚至实现赶超的态势下，大规模、大范围超越需要一个全新的技术动能。而AI的极强的泛化性、效率跃升、创新重构和自我进化能力，就目前的科技树来说，无疑是一个绝佳选择。
因此宏观战略将AI作为弯道超车的重要手段。从“人工智能+”到“人工智能+制造”，从各种国央企AI赋能再到各地行业协会，从各地关于人工智能典型案例征集、算力终端/算力券补贴，再到OPC业态孵化。在openclaw爆火这段时间，国家队还下场提供诸如云电脑体验、部署培训、业务指导这些具体操作。极高的站位、大量真金白银的政策鼓励、扶持补贴和培育动作等，也像一波一波的浪花一样，不断将“AI”拍进生活工作的各个角落。
这种自上而下的强推力，客观上也加速了自下而上的焦虑。
3、AI的普及真的太快了
得益于各路互联网公司的AI战略，各类C段的AI工具正以前所未有的速度向用户飞奔。如果以2022 年底 ChatGPT 的发布（生成式 AI 进入大众视野）开始计算为起点，10亿用户量为里程碑，这条路生成式大模型走了不到2年，互联网走了14年。
中国区更卷，AI 用3年走完了互联网 20 年才走完的路（6亿用户）。在国外大模型已经开始限量收费的情况下，国内还在通过继续卷“免费”和“集成易用性”来争夺下一个战场的入口门票。中国用户不需要专门去下载一个全新的 AI 软件。AI 能力被迅速集成到了微信、淘宝、钉钉、抖音等月活数亿的“超级 App”中。很多人在点外卖、写工作文档、甚至搜菜谱时，就已经在不知不觉中使用 AI 了。
4、各路媒体的夸张式宣传手法
在这种技术特点和宏观趋势下，每当技术面、社会面或政策面上出现一个新的名词或动作时，各路大的小的官方的机构的个人的媒体或宣传渠道，都纷纷跟进。这是属于AI时代媒体的焦虑，倒不是AI技术的问题，而几乎算是“流量为王”的必然，没办法，你不卷别人就卷，流量就跑到别人那里去。于是各类媒体，尤其是部分媒体的措辞极尽夸张之能势，导致流通的文章充斥各类“引爆”、“终结”等标题党属性的文字（也是我本人出现“AI疲劳”的开始）。
这种一轮又一轮的刺激，焦虑继续传导到社会的各个毛孔。每个人都知道AI，每个人也都能直接用AI。于是从政府到单位到企业到工厂，企业主、职场人拿着这个AI这个“锤子”，都在挠破头地去想AI能用在哪里，为组织提效，防止被别人超越。然而在没有想清楚组织战略和真实需求的情况下，硬上AI又会反过来又加剧个体层面的焦虑（可能的话，此处后续会再开一篇）。
5、社会群体层面缺少足够的理性
移动互联网以后，几乎没有其他具备这么大想象力的技术突破，AI作为最明显的目标之一，吸引了最大的注意力炮火。从社会心理学的角度来说，群体容易出现不理智的特征，容易被牵着走，呈现出太重的社会投机心态。作为个体，一定要跳出群体，客观分析和看待事物（好玩的是，在正确的提示词下，AI可能还真的是客观分析和看待问题的好工具）。
几个建议
所谓“正-反-合”是事物发展的普遍规律，AI的发展也一定会到一个新的统一阶段。对于个体来说，焦虑很难避免，但可以控制。应对焦虑方面，提一些个人层面可能比较好操作的建议：
- 赶不上也没什么大不了的。 赶上了不会怎么样，赶不上也不会怎么样，心态放平，让子弹飞一会。
- 回归需求本源，警惕为了AI而AI。 想清楚自己究竟遇到什么问题，能够用AI来解决。单纯的“想用AI”绝对不是一个好的理由，AI是手段，不是目的。内在的专注是最稳的压舱石。
- 主动接近AI并了解它。 有精力的话，适当接触一些偏底层的知识，有助于对AI有更深刻的理解。比如了解了感知机，就知道为什么提示词那么重要。没精力的话，对于突然出现的新名词要适当关注，知道是干什么的。
- 过滤低质量的信息渠道。 也是一个呼吁，希望你过滤掉一批低质量的自媒体公众号，尤其是那种标题党的、内容全是AI生成的，简直有毒。高质量的信息渠道同样有助于提升认知。
